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# RuntimeError: Invalid device string: ‘0,1,2,3‘ 原创 已于 2022-05-23 16:26:57 修改 · 7\.2k 阅读 ·   0 · [  4]() · CC 4.0 BY-SA版权 版权声明：本文为博主原创文章，遵循 [CC 4.0 BY-SA](http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/) 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。 文章标签： [\#pytorch](https://so.csdn.net/so/search/s.do?q=pytorch&t=all&o=vip&s=&l=&f=&viparticle=&from_tracking_code=tag_word&from_code=app_blog_art) [\#人工智能](https://so.csdn.net/so/search/s.do?q=%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E8%83%BD&t=all&o=vip&s=&l=&f=&viparticle=&from_tracking_code=tag_word&from_code=app_blog_art) [\#python](https://so.csdn.net/so/search/s.do?q=python&t=all&o=vip&s=&l=&f=&viparticle=&from_tracking_code=tag_word&from_code=app_blog_art) 于 2022-05-23 16:22:07 首次发布 [ ImportError 专栏收录该内容](https://blog.csdn.net/jane_ju/category_11570148.html "ImportError") 5 篇文章 [订阅专栏]()  本文探讨了如何将环境变量CUDA\_VISIBLE\_DEVICES的设置转换为torch.device，以根据可用资源动态选择GPU或CPU。通过device属性，提高了代码的灵活性和效率。 摘要生成于 [C知道](https://ai.csdn.net/?utm_source=cknow_pc_ai_abstract) ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， [前往体验 \>](https://ai.csdn.net/?utm_source=cknow_pc_ai_abstract)  开头加上 import os os.environ\[‘CUDA\_VISIBLE\_DEVICES’\] = ‘0,1,2,3’   改为： device = torch.device(‘cuda’ if torch.cuda.is\_available() else ‘cpu’ )   确定要放弃本次机会？ 福利倒计时 *:* *:*  立减 ¥ 普通VIP年卡可用 [立即使用](https://mall.csdn.net/vip) [ Jane\_JU](https://blog.csdn.net/Jane_JU) [关注]() [关注]() - [   0]() 点赞 - [ ]() 踩 - [   4]() 收藏 觉得还不错? 一键收藏  -  知道了 [ 0](https://blog.csdn.net/Jane_JU/article/details/124929496#commentBox) 评论 - [ 分享]() [复制链接]() [分享到 QQ]() [分享到新浪微博]() 扫一扫 - []() [ 举报]() [ 举报]() [专栏目录]() [*PyTorch*学习（*2*）：torch.*device*](https://blog.csdn.net/tecsai/article/details/137096667) [tecsai的博客](https://blog.csdn.net/tecsai) 03-28  2676 [torch.*device* 是 *PyTorch* 中的一个类，它指定了张量（Tensor）和模型应该运行在哪个设备上。在深度学习中，通常会使用 GPU 来加速计算，而 torch.*device* 允许你轻松地在 CPU 和 GPU 之间切换。](https://blog.csdn.net/tecsai/article/details/137096667) [解决报错：*RuntimeError**:* *Invalid* *device* *string**:* ‘cuda：*0*‘](https://devpress.csdn.net/v1/article/detail/121021722) [零碎@流年絮语 的博客](https://blog.csdn.net/qq_44824148) 10-31  1万+ [错误再现： 出错原因： os.environ\[*'CUDA*\_VISIBLE\_*DEVICE*S'\] = '*0*' *device* = torch.*device*(*'cuda*：*0*' if torch.cuda.is\_available() and use\_cuda else 'cpu') 应修改为： os.environ\[*'CUDA*\_VISIBLE\_*DEVICE*S'\] = '*0*' *device* = torch.*device*(*'cuda*' if torch.cuda.is\_available() and use\_cud](https://devpress.csdn.net/v1/article/detail/121021722) 参与评论 您还未登录，请先 登录 后发表或查看评论 [*pytorch* 报错：*RuntimeError**:* *Invalid* *device* *string**:* ‘*0*‘](https://devpress.csdn.net/v1/article/detail/117971212) [sazass的博客](https://blog.csdn.net/sazass) 06-17  5235 [具体原因： windows下不支持函数 torch.cuda.set\_*device*(args.gpu)，在linux下支持。 因此需要替换这行代码（怎么改不会）。 如下： \# torch.cuda.set\_*device*(args.gpu) \# model = model.cuda(args.gpu) cuda = torch.cuda.is\_available() if cuda*:* model.cuda() ...](https://devpress.csdn.net/v1/article/detail/117971212) [*RuntimeError**:* CUDA error*:* *invalid* *device* ordinal 最新发布](https://blog.csdn.net/weixin_46535650/article/details/143130672) [weixin\_46535650的博客](https://blog.csdn.net/weixin_46535650) 10-21  292 [*device* = torch.*device*("cuda*:**1*") \# 这应该改为 cuda*:**0*。然后将对应文件中的gpu数量改为*0*（gpu都是从*0*开始编号的）查看此设备有多少GPU可用（我的是只有一个）我遇到的问题是，GPU数量不够，只有一个。在IDE中可用高级检索功能 ，通过。若是这种，就不需要修改。](https://blog.csdn.net/weixin_46535650/article/details/143130672) [*python*报错：*RuntimeError**:* CUDA error*:* *invalid* *device* ordinal](https://blog.csdn.net/qq_38397338/article/details/115016086) [奔跑的小猪仔](https://blog.csdn.net/qq_38397338) 03-19  1809 [只需要在用到*device*的地方，如 torch.Tensor(\[(self.\_dim + *1*) / *2*\], *device*\=self.*device*) 加上这句话即可，表示又cuda就用cuda,没有的话就用cpu *device* = torch.*device*(“cuda*:**0*” if torch.cuda.is\_available() else “cpu”) ps：可以把"cuda*:**0*"换成"cuda*:**1*"试试 ...](https://blog.csdn.net/qq_38397338/article/details/115016086) [*RuntimeError**:* CUDA error*:* *invalid* *device* ordinal CUDA kernel errors might be asynchronously repo](https://yanqianyun.blog.csdn.net/article/details/140780103) [m0\_73367097的博客](https://blog.csdn.net/m0_73367097) 07-29  2957 [*RuntimeError**:* CUDA error*:* *invalid* *device* ordinal CUDA kernel errors might be asynchronously repo](https://yanqianyun.blog.csdn.net/article/details/140780103) [*Invalid* *device* *string**:* ‘cuda*:* *0*‘尝试解决方法](https://devpress.csdn.net/v1/article/detail/131786926) [GJmachine\_code的博客](https://blog.csdn.net/GJmachine_code) 07-18  1367 [尝试把中间的空格去了 我就是的。](https://devpress.csdn.net/v1/article/detail/131786926) [torch.*device*()](https://blog.csdn.net/weixin_42663766/article/details/135407533) [weixin\_42663766的博客](https://blog.csdn.net/weixin_42663766) 01-05  884 [表示使用第一个可用的GPU。*device* = torch.*device*("cuda" if torch.cuda.is\_available() else "cpu")），也可以是一个整数，表示要使用的GPU设备的索引号。函数，参数可以是字符串，指定要使用的设备（如。](https://blog.csdn.net/weixin_42663766/article/details/135407533) [编程中的runtime\_error问题](https://blog.csdn.net/weixin_30621711/article/details/97241791) [weixin\_30621711的博客](https://blog.csdn.net/weixin_30621711) 11-27  469 [前几天在编程中，代码如下： 头文件：ErrorHandlingModule.h //filename*:*ErrorHandlingModule.h \#ifndef ErrorHandlingModule\_H \#define ErrorHandlingModule\_H \#include \<stdexcept\> using namespace std; na...](https://blog.csdn.net/weixin_30621711/article/details/97241791) [*pytorch* 使用GPU进行神经网络训练出现问题 *RuntimeError**:* CUDA error*:* *invalid* *device* ordinal](https://devpress.csdn.net/v1/article/detail/115165134) [Childhood\_Sweetheart的博客](https://blog.csdn.net/Childhood_Sweetheart) 03-24  2386 [实验室里有两块GTX*1**0*8*0*Ti 的显卡，一开始只是使用第一块显卡，需要在代码中加入这样一行代码： *device* = torch.*device*("cuda*:**0*" if torch.cuda.is\_available() else "cpu") 但是第一块显卡被使用了，要用第二块显卡，于是我就将代码改为： *device* = torch.*device*("cuda*:**1*" if torch.cuda.is\_available() else "cpu") 但是出现了这样的错误，在网上查阅了资料才发现需要这](https://devpress.csdn.net/v1/article/detail/115165134) [问题解决 \| *RuntimeError**:* CUDA error*:* *invalid* *device* ordinalCUDA kernel errors](https://devpress.csdn.net/v1/article/detail/136449672) [weixin\_44649780的博客](https://blog.csdn.net/weixin_44649780) 03-04  5660 [*RuntimeError*（运行时错误）： CUDA 错误：设备序号无效CUDA 内核错误可能会在其他 API 调用中异步报告，因此下面的堆栈跟踪可能不正确。为便于调试，可考虑通过 CUDA\_LAUNCH\_BLOCKING=*1*。使用 \`TORCH\_USE\_CUDA\_DSA\` 进行编译，以启用设备端断言。](https://devpress.csdn.net/v1/article/detail/136449672) [*Python*运行错误：*RuntimeError**:* CUDA error*:* *invalid* *device* ordinal 热门推荐](https://devpress.csdn.net/v1/article/detail/105167947) [yxh的博客](https://blog.csdn.net/sinat_37422398) 03-28  3万+ [用*pytorch*跑实验需要用到cuda加速，开始默认用的是第*0*块gpu，后来第*0*块cpu被别人占用，所以只能切换到第*1*块gpu。 于是进行了如下修改 *device* = torch.*device*(*'cuda**:**1*' if torch.cuda.is\_available() else 'cpu' ) 但是出现了错误： *RuntimeError**:* CUDA error*:* *invalid* *device* o...](https://devpress.csdn.net/v1/article/detail/105167947) [已解决：*RuntimeError**:* CUDA error*:* *invalid* *device* ordinal CUDA kernel errors might be asynchronously repo](https://alextechvision.blog.csdn.net/article/details/139473439) [科技改变人类，技术成就未来](https://blog.csdn.net/g310773517) 06-05  2641 [解决*Python*报错：*RuntimeError**:* CUDA error*:* *invalid* *device* ordinal CUDA kernel errors might be asynchronously repo](https://alextechvision.blog.csdn.net/article/details/139473439) [【BUG】已解决*RuntimeError**:* CUDA error*:* *invalid* *device* ordinal CUDA kernel errors might be asynchronously](https://yanqianyun.blog.csdn.net/article/details/138339053) [m0\_73367097的博客](https://blog.csdn.net/m0_73367097) 04-30  3705 [已解决*RuntimeError**:* CUDA error*:* *invalid* *device* ordinal CUDA kernel errors might be asynchronously](https://yanqianyun.blog.csdn.net/article/details/138339053) [“*RuntimeError**:* CUDA error*:* *invalid* *device* ordinal”解决方法](https://devpress.csdn.net/v1/article/detail/131516761) [qq\_43826289的博客](https://blog.csdn.net/qq_43826289) 07-03  8498 [参考：https*:*//blog.csdn.net/qxqxqzzz/article/details/*1**0*77*2**0*675。用的*Pytorch*分布式代码，指定的每个节点GPU个数和你指定的GPU序号不对应（我出错的地方就是在这里）用于日常排错，自用。其他小伙伴跟我不一样的错误可以参考我给出博客地址，看看自己到底是哪里除了错误。S就只指定了两个GPU，对应不起来导致的。另：rank表示的结点之间的主、从关系。通过nnodes指定总共使用*1*个节点，通过。指定了该节点启*3*个进程，但是前面。](https://devpress.csdn.net/v1/article/detail/131516761) [DEBUG-- *RuntimeError**:* CUDA error*:* *invalid* *device* ordinal](https://blog.csdn.net/qq_45736022/article/details/122663779) [qq\_45736022的博客](https://blog.csdn.net/qq_45736022) 01-24  3411 [在使用以下代碼訓練時會報錯*RuntimeError**:* CUDA error*:* *invalid* *device* ordinal， CUDA\_VISIBLE\_*DEVICE*S=*0,1,2,3*,4,5,6,7 \\ *python* -m torch.distributed.launch \\ --nproc\_per\_node 8 原因是机器的GPU数量和指定的GPU数量不一致，如果机器上只有4个GPU，就需要将代码修改为： CUDA\_VISIBLE\_*DEVICE*S=*0,1,2,3* \\ *python* -m torch.](https://blog.csdn.net/qq_45736022/article/details/122663779) [cuda常见报错](https://blog.csdn.net/qq_41900846/article/details/128536185) [qq\_41900846的博客](https://blog.csdn.net/qq_41900846) 01-03  8020 [cuda常见报错](https://blog.csdn.net/qq_41900846/article/details/128536185) [成功解决*RuntimeError**:* radix\_sort*:* failed on *1*st step*:* cudaError*Invalid**Device**:* *invalid* *device* ordinal](https://devpress.csdn.net/v1/article/detail/121270986) [qq\_55068938的博客](https://blog.csdn.net/qq_55068938) 11-11  6514 [成功解决*RuntimeError**:* radix\_sort*:* failed on *1*st step*:* cudaError*Invalid**Device**:* *invalid* *device* ordinal 项目场景： linux下detectron*2*异常解决 问题描述： 最近用到了detectron*2*来进行实例分割，遇到了一个非常奇葩的问题，根据detectron*2*的要求，我的*pytorch*版本选择了*1*.8.*0*。我先在windows跑了几天，服务器回来后，打算移植到服务器上，同样也安装了*1*.8.*0*的*pytorch*。](https://devpress.csdn.net/v1/article/detail/121270986) [*RuntimeError**:* *Invalid* *device* *string**:* \&\#*3*9;*0*\&\#*3*9;](https://wenku.csdn.net/answer/7d3a76e4e8714a1181c478e644d82e96) 04-03 [This error usually occurs when a *device* *string* is not recognized or is *invalid*. Here are some possible causes and solutions*:* *1*. Incorrect *device* *string* format*:* Make sure that the *device* *string* ...](https://wenku.csdn.net/answer/7d3a76e4e8714a1181c478e644d82e96) [](https://blog.csdn.net/Jane_JU) [Jane\_JU](https://blog.csdn.net/Jane_JU "Jane_JU") 博客等级  码龄5年 [15 原创](https://blog.csdn.net/Jane_JU) 8 点赞 50 收藏 322 粉丝 [关注]() [私信](https://im.csdn.net/chat/Jane_JU) [](https://mp.csdn.net/edit?utm_source=blog) ### 热门文章 - [由于目标计算机积极拒绝,无法连接。 已解决  11472](https://blog.csdn.net/Jane_JU/article/details/107817242) - [全局特征和局部特征  8863](https://blog.csdn.net/Jane_JU/article/details/121804972) - [RuntimeError: Invalid device string: ‘0,1,2,3‘  7294](https://blog.csdn.net/Jane_JU/article/details/124929496) - [完全小白配置esp8266环境的艰难过程ing  3266](https://blog.csdn.net/Jane_JU/article/details/109190561) - [抑制背景干扰的行人重识别方法  1855](https://blog.csdn.net/Jane_JU/article/details/123069720) ### 分类专栏 - [ ImportError](https://blog.csdn.net/jane_ju/category_11570148.html) 5篇 - [ 行人重识别](https://blog.csdn.net/jane_ju/category_11527270.html) 6篇 - [ python](https://blog.csdn.net/jane_ju/category_10264267.html) 2篇 - [ 综述阅读](https://blog.csdn.net/jane_ju/category_11646755.html) 1篇 - [ FasterRCNN](https://blog.csdn.net/jane_ju/category_11497632.html) 1篇 - [ socket](https://blog.csdn.net/jane_ju/category_10625770.html) - [ 爬虫](https://blog.csdn.net/jane_ju/category_10264268.html) 1篇 [展开全部 ]() [收起 ]() 上一篇： [UnboundLocalError: local variable ‘cls\_num‘ referenced before assignment](https://blog.csdn.net/Jane_JU/article/details/124827745) ### 最新评论 - [全局特征和局部特征](https://blog.csdn.net/Jane_JU/article/details/121804972#comments_24706403) [501摆烂达人:](https://blog.csdn.net/ljg729350527) 什么是空间信息 ### 大家在看 - [基于multisim的多级放大电路仿真  68](https://blog.csdn.net/m0_57179159/article/details/150659978) - [二分搜索（非递归以及递归实现）  179](https://blog.csdn.net/jester666/article/details/150947446) - [【Ruoyi 解密 - 12. JDK17的新特性】------ 从Java 8 到 Java 17：向Scala看齐的“简洁革命”，同宗JVM下的效率狂飙  1](https://blog.csdn.net/weixin_45091011/article/details/150967172) - [基于multisim高低电平报警器的设计](https://blog.csdn.net/m0_57179159/article/details/150641158) - [嵌入式学习硬件I.MX6ULL(十) LCD](https://blog.csdn.net/2202_75781451/article/details/150884272) ### 最新文章 - [UnboundLocalError: local variable ‘cls\_num‘ referenced before assignment](https://blog.csdn.net/Jane_JU/article/details/124827745) - [ImportError: cannot import name ‘\_validate\_lengths‘ 解决方法](https://blog.csdn.net/Jane_JU/article/details/124803099) - [0x00611F29 处有未经处理的异常(在 suanfaxunlian.exe 中): 0xC00000FD: Stack overflow (参数: 0x00000000, 0x00622000)](https://blog.csdn.net/Jane_JU/article/details/123755458) [2022年11篇](https://blog.csdn.net/Jane_JU?type=blog&year=2022&month=05) [2021年2篇](https://blog.csdn.net/Jane_JU?type=blog&year=2021&month=12) [2020年3篇](https://blog.csdn.net/Jane_JU?type=blog&year=2020&month=12) ### 目录 展开全部  收起  ### 目录 展开全部  收起  上一篇： [UnboundLocalError: local variable ‘cls\_num‘ referenced before assignment](https://blog.csdn.net/Jane_JU/article/details/124827745) ### 分类专栏 - [ ImportError](https://blog.csdn.net/jane_ju/category_11570148.html) 5篇 - [ 行人重识别](https://blog.csdn.net/jane_ju/category_11527270.html) 6篇 - [ python](https://blog.csdn.net/jane_ju/category_10264267.html) 2篇 - [ 综述阅读](https://blog.csdn.net/jane_ju/category_11646755.html) 1篇 - [ FasterRCNN](https://blog.csdn.net/jane_ju/category_11497632.html) 1篇 - [ socket](https://blog.csdn.net/jane_ju/category_10625770.html) - [ 爬虫](https://blog.csdn.net/jane_ju/category_10264268.html) 1篇 [展开全部 ]() [收起 ]() ### 目录 评论  被折叠的 条评论 [为什么被折叠?](https://blogdev.blog.csdn.net/article/details/122245662) [到【灌水乐园】发言](https://bbs.csdn.net/forums/FreeZone) [查看更多评论]() 添加红包  下一步  知道了 ![]() 成就一亿技术人\! 领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 [规则]() [](https://blog.csdn.net/Jane_JU/article/details/124929496) hope\_wisdom 发出的红包 实付元 [使用余额支付]()  点击重新获取 扫码支付 钱包余额 0  抵扣说明： 1\.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。 2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。 [余额充值](https://i.csdn.net/#/wallet/balance/recharge) ![]()